C Moving Average Algoritmo

Estoy tratando de calcular la media móvil de una señal. El valor de la señal (una doble) se actualiza de forma aleatoria. Estoy en busca de una forma eficiente para calcular su promedio ponderado en el tiempo a través de una ventana de tiempo, en tiempo real. Podría hacerlo a mi auto, pero es más difícil de lo que pensaba. La mayor parte de los recursos he encontrado en internet son el cálculo de la media de la señal periódica en movimiento, pero la mía actualiza en tiempo aleatorio. ¿Alguien sabe un buen recurso para que el truco es el siguiente: Usted recibe actualizaciones de forma aleatoria a través de la actualización void (int tiempo, valor flotante). Sin embargo también es necesario para realizar el seguimiento también cuando una actualización se cae de la ventana de tiempo, por lo que configura una alarma que llama en el tiempo n que elimina la anterior actualización de ser considerado alguna vez de nuevo en el cálculo. Si esto ocurre en tiempo real, se puede solicitar al sistema operativo para realizar una llamada a un dropoffoldestupdate método void (int time) que se llamará en el tiempo n Si se trata de una simulación, no se puede obtener ayuda del sistema operativo y es necesario hacerlo de forma manual. En una simulación que llamarían métodos con el tiempo se suministra como un argumento (que no se correlaciona con el tiempo real). Sin embargo, una suposición razonable es que las llamadas están garantizados para ser tal que los argumentos de tiempo están aumentando. En este caso es necesario para mantener una lista ordenada de valores de tiempo de alarma, y ​​para cada actualización y leer llamada que comprueba si el argumento de tiempo es mayor que la cabeza de la lista de alarmas. Si bien es mayor que hace el procesamiento relacionado con alarma (dejar la actualización más antigua), quitar la cabeza y compruebe de nuevo hasta que todas las alarmas antes de la hora dada son procesados. A continuación, realice la llamada de actualización. He asumido hasta el momento es obvio lo que se puede hacer para el cálculo real, pero voy a elaborar por si acaso. Asumo que tiene un método de flotación leer (int time) que se utiliza para leer los valores. El objetivo es hacer esta llamada lo más eficiente posible. Por lo que no computa el promedio móvil cada vez que el método de lectura se llama. En su lugar, calcular previamente el valor a partir de la última actualización o la última alarma, y ​​ajustar este valor por un par de operaciones de punto flotante para dar cuenta del paso del tiempo desde la última actualización. (I. E. Un número constante de operaciones a excepción quizás de procesar una lista de las alarmas apiladas). Con suerte esto está claro - esto debería ser un algoritmo muy simple y bastante eficiente. La optimización adicional. uno de los problemas pendientes es si un gran número de cambios ocurren dentro de la ventana de tiempo, entonces no hay mucho tiempo para los que no son ni lee ni actualizaciones, y luego una lectura o actualización viene adelante. En este caso, el algoritmo anterior será ineficaz en la actualización incremental el valor para cada uno de los cambios que se caiga. Esto no es necesario debido a que sólo se preocupan por la última actualización más allá de la ventana de tiempo así que si hay una manera de dejar fuera de manera eficiente todas las actualizaciones mayores, sería de gran ayuda. Para ello, podemos modificar el algoritmo para hacer una búsqueda binaria de cambios para encontrar la actualización más reciente antes de que la ventana de tiempo. Si hay relativamente pocos cambios que necesita ser dejado caer entonces se puede actualizar de forma incremental el valor de cada cayó actualización. Pero si hay muchos cambios que necesitan ser descendido a continuación, se puede volver a calcular el valor de cero después de dejar a los viejos actualizaciones. Apéndice sobre incremental Cálculo: Yo debería aclarar lo que quiero decir por el cómputo incrementales anteriormente en la sentencia ajustar este valor por un par de operaciones de punto flotante para dar cuenta del paso del tiempo desde la última actualización. Cómputo inicial no incremental: a continuación, iterar sobre relevantupdates con el fin de aumentar el tiempo: media móvil (suma timesincelastupdate lastupdate) / windowlength. Ahora bien, si exactamente una actualización cae de la ventana, pero no hay nuevas actualizaciones llegan, ajuste suma como: (tenga en cuenta que es priorupdate la que ha modificado su marca de tiempo al inicio de la última ventana de inicio). Y si exactamente una actualización entra en la ventana, pero no hay nuevas actualizaciones se caen, ajuste suma como: Como debería ser obvio, esto es un esbozo pero esperemos que muestra cómo se puede mantener el promedio tal que es O (1) de operaciones por la actualización sobre una base amortizado. Pero tenga en cuenta una mayor optimización en el párrafo anterior. También tenga en cuenta los problemas de estabilidad se alude en una respuesta mayor, lo que significa que los errores de punto flotante pueden acumularse sobre un gran número de tales operaciones incrementales de tal manera que existe una divergencia con respecto al resultado del cálculo completo que es significativo para la aplicación. Si una aproximación está bien y theres un tiempo mínimo entre las muestras, usted podría intentar super-muestreo. Tener una matriz que representa intervalos de tiempo iguales de tiempo que son más cortos que el mínimo, y en cada período de tiempo tienda de la última muestra que fue recibido. Cuanto más corto sea el intervalo, más cerca de la media será al valor verdadero. El período no debe ser mayor que la mitad del mínimo o existe la posibilidad de perder una muestra. contestada 15 de Dic 11 a las 18:12 Gracias por la respuesta. Una mejora que se necesitaba para quotcachequot realmente el valor de la media total, de modo que don39t bucle todo el tiempo. También, puede ser un punto menor, pero ¿no sería más eficaz utilizar una doble cola o una lista para almacenar el valor, ya que se supone que la actualización llegará en el orden correcto. Inserción sería más rápido que en el mapa. ndash Arthur Dic 16 de las 11 de la 8:55 Sí, se podría almacenar en caché el valor de la suma. Restar los valores de las muestras que borrar, añadir los valores de las muestras se insertan. También, sí, un dequeltpairltSample, Dategtgt podría ser más eficiente. Elegí un mapa para facilitar la lectura, y la facilidad de invocar mapa :: límite superior. Como siempre, escribir código correcto en primer lugar, a continuación, el perfil y medir los cambios incrementales. ndash Rob Dic 16 de las 11 de la 15:00 Nota: Al parecer, esta no es la manera de abordar esto. Dejándola aquí por referencia en lo que está mal con este enfoque. Compruebe los comentarios. ACTUALIZADO - basado en Olis comentario. No estoy seguro de la inestabilidad que se está hablando de embargo. Use un mapa ordenado de los tiempos de llegada frente a los valores. A la llegada de un valor de añadir el tiempo de llegada al mapa ordenada junto con su valor y actualizar la media móvil. advirtiendo que esto es pseudo-código: No. No plasmen plenamente, pero se entiende la idea. A tener en cuenta. Como ya he dicho anteriormente es el pseudo código. Usted necesitará elegir un mapa apropiado. No te quite los pares como iterar a través medida que se invalida el iterador y tendrá que empezar de nuevo. Ver comentario Olis a continuación también. contestada 15 de Dic 11 a las 12:22 Este trabajo doesn39t: doesn39t se tiene en cuenta la proporción de la ventana de longitud existe para cada valor. Además, este enfoque de la adición y luego restando sólo es estable para los tipos enteros, no los flotadores. ndash Oliver Charlesworth Dic 15 de las 11 de la OliCharlesworth 12:29 - lo siento, se perdió algunos puntos clave en la descripción (doble y ponderada en el tiempo). Voy a actualizar. Gracias. ndash Dennis Dic 15 de las 11 de la 12:33 La hora de ponderación es otro problema. Pero no lo that39s I39m hablando. Me refiero al hecho de que cuando un nuevo valor entra por primera vez la ventana de tiempo, su contribución a la media es mínima. Su contribución continúa aumentando hasta que entra un nuevo valor. ndash Oliver Charlesworth Dic 15 de las 11 de la 12: estadísticas 35in una media móvil simple es un algoritmo que calcula la media no ponderada de las últimas n muestras. El parámetro n se llama a menudo el tamaño de ventana, debido a que el algoritmo puede ser pensado como una ventana que se desliza sobre los puntos de datos. Mediante el uso de una formulación recursiva del algoritmo, el número de operaciones requeridas por muestra se reduce a una adición, una resta y una división. Dado que la formulación es independiente del tamaño de ventana n. la complejidad de tiempo de ejecución es O (1). es decir, constante. La fórmula recursiva de la media móvil ponderada es, en promedio, la media móvil y X representa un punto de datos. Por lo tanto, cada vez que la ventana se desliza a la derecha, un punto de datos, la cola, gotas y un punto de datos, la cabeza, se mueve en. Implementación Una implementación de la media móvil simple ha de tomar en cuenta lo siguiente inicialización del algoritmo Mientras la ventana no está totalmente llena de valores, la fórmula recursiva falla. se requiere almacenamiento de acceso al elemento de cola, que dependiendo de la implementación requiere un almacenamiento de los n elementos. Mi aplicación utiliza la fórmula presentada cuando la ventana está totalmente poblado con valores, y de lo contrario pasa a la fórmula, que actualiza la media volviendo a calcular la suma de los elementos anteriores. Tenga en cuenta que esto puede conducir a inestabilidades numéricas debido a la aritmética de punto flotante. En lo que se refiere a consumo de memoria, la implementación utiliza iteradores para realizar un seguimiento de los elementos de cabeza y cola. Esto conduce a una aplicación con requerimientos de memoria constantes independientes del tamaño de la ventana. Aquí está el procedimiento de actualización que se desliza la ventana a la derecha. En la mayor parte de las colecciones de invalidar sus encuestadores cuando se modifica la colección subyacente. La aplicación, sin embargo, se basa en los empadronadores válidos. Especialmente en aplicaciones de transmisión en base a las necesidades de recogida subyacentes modifican cuando llega un nuevo elemento. Una forma de lidiar con esto es crear una simple colección de tamaño fijo circular de tamaño n1 que no invalida sus iteradores y poner alternativamente un elemento y llamada Shift. Me gustaría poder encontrar la manera de aplicar en la práctica esto, ya que la función de prueba es muy confuso para me8230 ¿Es necesario para convertir los datos de la matriz, a continuación, ejecutar SMA SMA nueva SMA (20, matriz) durante un período de 20 SMA ¿Cómo manejo función de desplazamiento () ¿es necesaria la ejecución de constructores. (perdon por la confusion). No se don8217t necesita para convertir sus datos en una matriz, siempre y cuando sus datos implementa IEnumerable1 y el tipo enumerado es doble. En lo que se refiere a su programa de mensajería privada es necesario convertir la fila de datos a algo que es numerable de valores dobles. Su enfoque funciona. Turno, se desliza la ventana de una posición a la izquierda. Para un conjunto de datos de, digamos, 40 a 20 y los valores de periodo SMA tiene 21 posiciones de la ventana se ajusta en (40 8211 20 1). Cada vez que se llama Shift () de la ventana se mueve hacia la izquierda en una posición y media () devuelve el SMA para la posición de la ventana actual. Es decir, el promedio no ponderado de todos los valores dentro de la ventana. Además mi aplicación permite calcular el SMA incluso si la ventana no está completamente lleno por el principio. Así que en esencia Espero que esto ayude. Cualquier otra pregunta COPYRIGHT Christoph Heindl y cheind. wordpress, 2009-2012. uso y / o reproducción no autorizada de este material sin el permiso expreso y por escrito de este autor blogs y / o propietario está estrictamente prohibido. Extractos y enlaces se pueden utilizar, siempre que el crédito completo y claro se da a Christoph Heindl y cheind. wordpress con la dirección adecuada y específica para el contenido original. Mensajes recientes ArchivesA mirada más atenta en La Avanzada CODAS media móvil algoritmo versátil media móvil de avanzada CODAS ruido filtros algoritmo de forma de onda, extractos significan, y elimina la deriva de la línea base. El promedio móvil es una técnica matemática simple que se usa principalmente para eliminar las aberraciones y revelar la tendencia real en una colección de puntos de datos. Usted podría estar familiarizado con ella desde un promedio de los datos con ruido en un experimento de física de primer año, o efectúe el seguimiento del valor de una inversión. Es posible que no sabe que el promedio móvil es también un prototipo del filtro de respuesta de impulso finito, el tipo más común de filtro utilizado en la instrumentación basada en ordenador. En los casos en que una forma de onda dada está lleno de ruido, donde una media necesita ser extraído de una señal periódica, o cuando una línea de base a la deriva lentamente necesita ser eliminado de una señal de frecuencia superior, un filtro de media móvil se puede aplicar para conseguir el deseado resultado. El algoritmo de media móvil de avanzada CODAS ofrece este tipo de rendimiento de filtrado de forma de onda. Avanzada CODAS es un paquete de software de análisis que opera en los ficheros de datos de ondas existentes creadas por la primera generación WinDaq o paquetes de adquisición de datos WinDaq de segunda generación. Además del algoritmo de media móvil, Advanced CODAS también incluye una utilidad de generador de informes y rutinas de software para la integración de forma de onda, la diferenciación, el pico y valle de captura, rectificación, y las operaciones aritméticas. Moving Average Filter Theory DATAQ Instrumentos movimiento algoritmo de promedio permite una gran flexibilidad en aplicaciones de filtrado de forma de onda. Puede ser utilizado como un filtro de paso bajo para atenuar el ruido inherente en muchos tipos de formas de onda, o como un filtro de paso alto para eliminar una línea de base a la deriva de una señal de frecuencia más alta. El procedimiento utilizado por el algoritmo para determinar la cantidad de filtrado implica el uso de un factor de alisamiento. Este factor de suavizado, controlado por usted a través del software, puede ser aumentado o disminuido para especificar el número de puntos o muestras que a unir la media móvil de datos de forma de onda real. Cualquier forma de onda periódica puede ser pensado como una cadena larga o una colección de puntos de datos. El algoritmo lleva a cabo una media móvil mediante la adopción de dos o más de estos puntos de datos de la forma de onda adquirida, la adición de ellos, dividiendo su suma por el número total de puntos de datos agregados, en sustitución del primer punto de datos de la forma de onda con el promedio justo computado, y repetición de los pasos con la segunda, tercera, y así sucesivamente puntos de datos hasta que se alcanza el final de los datos. El resultado es un segundo o generada de forma de onda que consta de los datos promediados y que tiene el mismo número de puntos que el forma de onda original. Figura 1 8212 Cualquier forma de onda periódica puede ser pensado como una cadena larga o una colección de puntos de datos. En la ilustración anterior, los puntos de datos de forma de onda consecutivos están representados por quotyquot para ilustrar cómo se calcula la media móvil. En este caso, se aplicó un factor de alisamiento de tres, lo que significa que se añaden tres puntos de datos consecutivos a partir de la forma de onda original, su suma dividida por tres, y entonces este cociente se representa como el primer punto de datos de una forma de onda generada. El proceso se repite con el segundo, tercero, y así sucesivamente puntos de datos de la forma de onda original hasta que se alcanza el final de los datos. A medias especiales técnica quotfeatheringquot los puntos de inicio y de datos final de la forma de onda original para asegurar que la forma de onda generada contiene el mismo número de puntos de datos que el original. La Figura 1 ilustra cómo se aplica el algoritmo de media móvil para la forma de onda puntos de datos (que están representados por y). La ilustración incluye un factor de alisamiento de 3, lo que significa que el valor medio (representado por a) se calculará más de 3 valores de los datos de forma de onda consecutivos. Tenga en cuenta el solapamiento que existe en los cálculos de media móvil. Es esta técnica de solapamiento, junto con un tratamiento principio - y punto final especial que genera el mismo número de puntos de datos en la forma de onda promedio como existido en el original. La forma en que el algoritmo calcula una media móvil merece un vistazo más de cerca y se puede ilustrar con un ejemplo. Decimos que hemos estado en una dieta durante dos semanas y queremos calcular el peso promedio de los últimos 7 días. Nos gustaría resumir nuestro peso en el día 7 con nuestro peso en los días 8, 9, 10, 11, 12 y 13 y luego multiplicar por 1/7. Para formalizar el proceso, esto se puede expresar como: (. Y (7) y (8) y (9) y (13)) a (7) 1/7 Esta ecuación puede ser más generalizada. El promedio móvil de una forma de onda puede calcularse por: Donde: una posición de punto de datos n valor promediado s factor de alisamiento y real punto de datos de valor Figura 2 8212 La forma de onda de salida de la celda de carga se muestra original y sin filtrar en el canal superior y como una de 11 puntos mover señal promediada en el canal inferior. El ruido que aparece en la forma de onda original era debido a las intensas vibraciones creadas por la prensa durante la operación de envasado. La clave de esta flexibilidad algoritmos es su amplia gama de factores de alisamiento seleccionables (de 2 - 1.000). El factor de suavizado determina cómo se calculará el promedio de puntos o muestras de datos reales. Especificación de cualquier factor de suavizado positiva simula un filtro de paso bajo, mientras que la especificación de un factor de alisamiento negativo simula un filtro de paso alto. Dado el valor absoluto del factor de suavizado, los valores más altos se aplican mayores restricciones de filtro de la forma de onda resultante y por el contrario, los valores más bajos se aplican menos de suavizado. Con la aplicación del factor de alisamiento adecuada, el algoritmo también se puede utilizar para extraer el valor medio de una forma de onda periódica dado. Un factor de suavizado positiva más alta se aplica típicamente para la generación de los valores medios de forma de onda. Aplicando el algoritmo de media móvil Una característica destacada del algoritmo de media móvil es que puede ser aplicado muchas veces a la misma forma de onda si fuera necesario para obtener el resultado deseado de filtrado. filtrado de forma de onda es un ejercicio muy subjetivo. Lo que puede ser una forma de onda filtrada adecuadamente a un usuario puede ser inaceptablemente ruidoso a otro. Sólo se puede juzgar si el número de puntos promediados seleccionados era demasiado alto, demasiado bajo, o apenas a la derecha. La flexibilidad del algoritmo le permite ajustar el factor de alisamiento y hacer que vuelva a pasar por el algoritmo resultados satisfactorios cuando no se logran con el intento inicial. La aplicación y las capacidades del algoritmo de media móvil pueden ilustrarse mejor con los siguientes ejemplos. Figura 3 8212 La forma de onda de ECG muestra original y sin filtrar en el canal superior y como un 97-punto que se mueve de forma de onda promedio en el canal inferior. Nótese la ausencia de deriva de referencia en el canal inferior. Ambas formas de onda se muestran en una condición comprimida para fines de presentación. Una solicitud de reducción de ruido En los casos en que una forma de onda dada está lleno de ruido, el filtro de media móvil se puede aplicar para suprimir el ruido y producir una imagen más clara de la forma de onda. Por ejemplo, un cliente avanzada CODAS estaba usando una prensa y una célula de carga en una operación de envasado. Su producto era para ser comprimido a un nivel predeterminado (monitorizada por la celda de carga) para reducir el tamaño del paquete requerido para contener el producto. Por razones de control de calidad, decidieron vigilar el funcionamiento de la prensa con la instrumentación. Un problema inesperado apareció cuando empezaron a ver la salida de la celda de carga en tiempo real. Puesto que la máquina de prensa vibrar considerablemente mientras que en operación, las células de carga de forma de onda de salida fue difícil discernir porque contenía una gran cantidad de ruido debido a la vibración, como se muestra en el canal superior de la Figura 2. Este ruido se eliminó mediante la generación de un 11-punto que se mueve canal promediado como se muestra en el canal inferior de la Figura 2. El resultado fue una imagen mucho más clara de la salida de las células de carga. Una aplicación en la eliminación de línea de base de deriva en los casos en que necesita una línea de base a la deriva lentamente para ser retirado de una señal de frecuencia más alta, el filtro de media móvil se puede aplicar para eliminar la línea de base a la deriva. Por ejemplo, una forma de onda de ECG muestra típicamente un cierto grado de fluctuación lenta de fase de línea de base como puede verse en el canal superior de la Figura 3. Esta deriva de línea de base puede ser eliminado sin cambiar o perturbar las características de la forma de onda como se muestra en el canal inferior de la Figura 3. Esto se logra mediante la aplicación de un factor de alisamiento-valor negativo apropiado durante el cálculo de la media móvil. El factor de suavizado apropiado se determina dividiendo un período de forma de onda (en segundos) por el intervalo de canales de muestra. El intervalo de los canales de muestra es simplemente la inversa de la tasa de canales de muestra y se muestra convenientemente en el menú de utilidades de media móvil. El periodo de forma de onda se determina fácilmente desde la pantalla de visualización colocando el cursor en un punto conveniente en la forma de onda, estableciendo un marcador de tiempo, y luego mover el cursor un ciclo completo de distancia desde el marcador de tiempo mostrado. La diferencia de tiempo entre el cursor y el marcador de tiempo es un periodo de forma de onda y se muestra en la parte inferior de la pantalla en cuestión de segundos. En nuestro ejemplo ECG, la forma de onda poseía un intervalo de muestra de canal de .004 segundos (obtenido de la menú de utilidades de media móvil) y un período de forma de onda se midió para abarcar .388 segundos. Al dividir el período de forma de onda por el intervalo de canales muestra nos dio un factor de suavizado de 97. Ya que es la deriva de referencia que estamos interesados ​​en la eliminación, se aplicó un factor de suavizado negativo (-97) para el algoritmo de media móvil. Esto, en efecto, el resultado se resta media variable de la señal de forma de onda original, lo que elimina la deriva de referencia sin molestar a la información de forma de onda. Otra forma de onda en movimiento Problemas Promedio Sea cual sea la aplicación, la razón universal para aplicar un filtro de media móvil es de quotsmooth outquot las aberraciones de alto y bajo valor y revelan una forma de onda intermedia más representativo. Al hacer esto, el software no debe comprometer otras características de la forma de onda original en el proceso de generar una forma de onda promedio de movimiento. Por ejemplo, el software debe ajustar automáticamente la información de calibración asociado con el archivo de datos original, por lo que la forma de onda promedio móvil está en las unidades de ingeniería adecuadas cuando se genera. Todas las lecturas en las cifras fueron tomadas usando WinDaq Adquisición de Datos softwareIt podría ser si se aplica un peso que es inversamente proporcional al tamaño de la ventana: public class AverageCounter int int RunningAvg RunningCount // Esto sustituye a la lista circular int WindowSize AverageCounter pública (int windowSize) WindowSize windowSize pública AddValue vacío (flotar NewValue) // hacer crecer el tamaño de la ventana a medida que más muestras si se registran (RunningCount lt WindowSize) RunningCount // recursiva media móvil: // gt promedio (n) (W - 1) / W promedio (n -1) (1 / W) // muestra donde W es el tamaño de ventana RunningAvg (((RunningCount - 1) / RunningCount) RunningAvg) (1 / RunningCount) NewValue flotación pública media () devuelven RunningAvg - modificada Viernes a las 13:53 9th de noviembre de, de 2007 pwasser 8-ene-08 15:25 Esta fórmula funciona bien para estimar la media móvil siempre y cuando unos limitaciones se tienen en cuenta. Se calcula una estimación de la media móvil (no la media móvil real) basado en el supuesto importante que los valores de la muestra se distribuyen normalmente alrededor de la media. Me señalamos en un post anterior. toadth 9-Oct-11 14:46 Bueno, eso era no estaba mudo. 4 años después, todavía podría tener una idea mejor. En lugar de utilizar una lista circular, utilizar una lista enlazada y mantener manualmente el tamaño máximo de lista. De esta manera se puede mantener un total acumulado de los áridos - cuando se añade a la lista de enlaces, añadir al agregado, al recortar un nodo, restar ese valor del agregado. Por medio de un contador con 5 nodos, tal vez usted no nota una mejora en el rendimiento, sin embargo, para muchos casos con miles de nodos dicen que sería materia. 1. En el método AddValue, añadir un nuevo nodo de la lista de enlaces, y añade a la PROMEDIO 2. Después de la adición, compruebe el tamaño 3. Si el umbral de tamaño: Restar de promedio y luego recortar 'nodo. Para una mayor eficiencia, en lugar de utilizar lista enlazada, se podía poner en práctica su propia lista circular sobre la base de una matriz de los valores - restando de la media cuando se sustituye un valor de matriz. Marc Clifton 10-Oct-11 doce y treinta y siete en 4 años y que podría tener una idea mejor. De hecho, de que iba a funcionar mejor. Im no certainn de la solución correcta, aunque ya sumando la media de cada muestra introduciría una buena cantidad de error de redondeo. Hmm. Me pregunto si separando la parte fraccionaria de la parte entera ayudaría. Divida la parte entera de cada número de la cuenta. Mantenga tres sumas de reproducción: 1) El promedio de la totalidad de las partes, 2) El resto de cada división, y 3) la parte fraccionaria de cada número. Cada vez que toda la parte de un número se divide, todo el resultado parte se añade a la suma promedio de ejecución y se añade el resto a la suma restante funcionamiento. Cuando el resto corriendo suma obtiene un valor mayor que o igual a la cuenta, su dividido por el recuento con todo el resultado parte añadió a la suma promedio de ejecución y el resto añadido a la suma restante funcionamiento. También, en cada cálculo, se añade la parte fraccionaria a la suma corriente fraccionada. Cuando se termina el cálculo del promedio, la suma de capital restante se divide entre el recuento y el resultado se añade a la suma promedio de ejecución como un número flotante. Por ejemplo: ¿Ahora qué hacer con la suma corriente fraccionada. El peligro de desbordamiento es mucho menos probable que aquí, aunque todavía es posible, por lo que una manera de manejar la situación sería dividir la suma corriente fraccionada por el recuento al final y añadirlo a nuestro resultado: Una alternativa sería la de comprobar el funcionamiento fraccional suma en cada cálculo para ver si es mayor que o igual a contar. Cuando eso sucede, simplemente hacer lo mismo que hacemos con el resto corriendo sum. Averages / simples promedios móviles promedio / media móvil simple le anima a resolver esta tarea de acuerdo con la descripción de la tarea, utilizando cualquier lenguaje puede saber. El cálculo de la media móvil simple de una serie de números. Crear una función de estado / clase / instancia que toma un período y devuelve una rutina que lleva un número como argumento y devuelve una media móvil simple de sus argumentos hasta ahora. Una media móvil simple es un método para el cálculo de un promedio de una serie de números en sólo un promedio de los últimos 160 P 160 números de la secuencia, donde 160 160 P 160 se conoce como el período. Se puede implementar llamando a una rutina de sus iniciales con 160 P 160 como su argumento, 160 I (P), 160 que a su vez debe devolver una rutina que cuando se le llama con los miembros individuales, sucesivas de una secuencia de números, calcula la media de (hasta a), el último 160 P 160 de ellos, vamos a llamar a este 160 SMA (). La palabra 160 de estado 160 en la descripción de la tarea se refiere a la necesidad de 160 SMA () 160 recuerde cierta información entre llamadas a la misma: 160 El período, 160 P 160 Una ordenó recipiente de al menos los últimos 160 P 160 números de cada una de sus llamadas individuales. Con estado 160 también significa que las llamadas sucesivas a 160 I (), el inicializador 160, 160 deben volver rutinas separados que 160 no 160 cuota de estado guardado para que pudieran ser utilizados en dos flujos de datos independientes. Pseudo-código para una aplicación de 160 SMA 160 es: Esta versión utiliza una cola persistente para mantener los valores de p más recientes. Cada función de regresar de init-media móvil tiene su estado en un átomo que contiene un valor de colas. Esta aplicación utiliza una lista circular para almacenar los números dentro de la ventana al comienzo de cada iteración puntero hace referencia a la celda de lista que mantiene el valor justo saliendo de la ventana y que será reemplazada por el valor justo añadido. El uso de un cierre de edición Actualmente esta media móvil simple no puede ser nogc porque asigna un cierre en el montón. Algunos análisis escaparse puede quitar la asignación del montón. El uso de un editar Struct Esta versión evita la asignación de montón del cierre de mantenimiento de los datos en el marco de la pila de la función principal. Misma salida: Para evitar las aproximaciones de punto flotante se siguen acumulando y creciendo, el código podría realizar una suma periódica en toda la gama cola circular. Esta aplicación produce dos objetos (función) que comparten estado. Es idiomática en E para separar el aporte de salida (leída de escritura) en lugar de la combinación de ellos en un solo objeto. La estructura es la misma que la aplicación de la norma DeviationE. El programa de elixir a continuación genera una función anónima con un período de p incorporado, que se utiliza como el período de la media móvil simple. La función de ejecución lee la entrada numérica y lo pasa a la función anónima de nueva creación, y luego inspecciona el resultado en STDOUT. La salida se muestra a continuación, con la media, seguido de la entrada agrupados, formando la base de cada media móvil. Erlang tiene cierres, pero las variables inmutables. A continuación, la solución es el uso de procesos y un mensaje simple que pasa API basada. idiomas matriz tienen rutinas para calcular los avarages deslizamiento para una determinada secuencia de elementos. Es menos eficaz para bucle como en los siguientes comandos. Continuamente ayudas memoria para una entrada I. que se añade al final de una lista L1. L1 se puede encontrar pulsando 2 ° / 1, y la media se puede encontrar en la lista / OPS Presione ON para terminar el programa. Función que devuelve una lista que contiene los datos promediados del Programa argumento proporcionado que devuelve un valor sencillo en cada invocación: lista es la lista que se está promediado: p es el periodo: 5 devuelve la lista promediado: Ejemplo 2: Utilizando el programa movinav2 (i , 5) - Inicialización en movimiento cálculo de la media, y el período de 5 movinav2 (3 definir, x): x - nuevos datos en la lista (valor 3), y el resultado se almacena en la variable x, y se muestra movinav2 (4, x) : x - nuevos datos (valor 4), y el nuevo resultado se almacenarán en la variable x, y se muestran (43) / 2. Descripción de la función movinavg: variable r - es el resultado (la lista promediado) que será devuelto variable i - es la variable de índice, y se encuentra al final de la sub-lista de la lista que se promedió. la variable z - una variable auxiliar La función utiliza la variable i para determinar qué valores de la lista será considerado en la próxima cálculo del promedio. En cada iteración, la variable i puntos en el último valor de la lista que se utiliza en el cálculo del promedio. Así que sólo tenemos que averiguar cuál será el primer valor de la lista. Por lo general bien tiene que tener en cuenta los elementos p, por lo que el primer elemento será el indexado por (i-p1). Sin embargo, en las primeras iteraciones de cálculo que suele ser negativa, por lo que la siguiente ecuación evitará índices negativos: max (i-P1,1) o, la organización de la ecuación, max (i-p, 0) 1. Pero el número de elementos en las primeras iteraciones también será más pequeño, el valor correcto será (índice final - comenzar índice 1) o, la organización de la ecuación, (i - (max (ip, 0) 1) 1), y luego , (i-max (ip, 0)). z variable contiene el valor común (máx (ip), 0) por lo que el beginIndex será (z1) y los NumberOfElements será (iz) MID (lista, z1, iz) devolverá la lista de valor que será un promedio de suma ( .) les suma suma (.) / (iz) ri tendrá un promedio de ellos y almacenar el resultado en el lugar apropiado en la lista de resultados el uso de un cierre y la creación de una función